作为卖家,选品是一个非常重要的环节。指标数据法是卖家朋友使用最多的选品方法之一。本文将为您详细介绍指标数据法的具体应用。

指标数据法一般是卖家朋友用的最多的选品方法,先设定好具体数据指标,例如客单价,单量,排名,review数量等,再利用选品工具挑选出符合需求的产品。

这种方法的好处是有大数据作为基础,只要设置好指标就OK,但缺点在于供应链端的质量等,还是需要卖家投入精力去考察的。

这种用指标选品验证市场潜力的方法,通过搜索量等指标来衡量商品需求,大概有两种验证思路:

设置门槛:

例如review数目少于50,排名在排名在2k-2w,客单价在20-60。这种模式,好处是可以搜出一段时间内符合数据指标的产品,帮助卖家拓宽产品线,发现不同类目的机会,同时通过设置不同的门槛去过滤搜索结果。不过由于软件的数据库是在不断更新的,所以每段时间搜索的结果的都各有不同。

通过设定一定方向反推要筛选的指标:

例如是一个刚起步的卖家,对运费把握比较紧,可以试试设置:FBA运费≤3,评论数≤50,价格20-60。

例如是一个做小产品起家的卖家,目前想开拓高客单价的产品,可以试试设置评论数≤50,价格＞50,预估毛利率≥50%。

例如是一个深耕某个类目的卖家,可以从试试设置某个类目,销量增长率,平均BSR等指标。

指标并不是固定的,卖家可以根据自己实际情况进行调整,不同的指标,会带来不同的发现。

这种方法有个弊端就是销售数据需要进一步鉴别。因为极个别listing可能使用了SD或者站外等手段刺激销量,造成这个产品好卖的假象。所以我们也要结合销售曲线去看,看产品的排名是否有突然之间飙升,以防被SD的链接结果蒙蔽了双眼。